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孟祥君:智能电网大数据平台及其关键技术研究

2015-08-11 10:27来源:供用电杂志关键词:智能电网大数据电力系统收藏点赞

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机器学习是面向任务解决的基于经验提炼模型实现最优解设计的计算机程序,通过经验学习规律,一般应用在缺少理论模型指导但存在经验观测的领域中。机器学习分为归纳学习、分析学习、类比学习、遗传算法、联接学习、增强学习等。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,2006年由Hinton等提出,其目的在于建立模拟人脑进行分析学习的神经网络,目前深度学习在语音识别、图像识别、机器翻译等领域进行了应用,并取得了较好的效果。

智能电网大数据挖掘主要为结构化数据,同时也存在文本、图像、音频、视频等数据,在智能电网大数据应用中需要针对具体的业务采用合适的数据分析方法。

3智能电网大数据平台

3.1核心平台框架

智能电网大数据应用需要构建在大数据平台之上,大数据平台为应用提供统一数据接入、清洗、存储、管理、分析计算等功能。大数据核心平台由基础资源、数据存储、数据分析与处理、数据管理、平台服务和平台管控等组成,见图3。

图3 智能电网大数据核心平台框架图

基础资源层主要包括计算资源池、存储资源池、网络资源池,为虚拟化的资源,能够实现弹性的资源供给和扩展。基于存储资源池实现大数据平台的各种数据存储功能,包括分布式文件系统、分布式数据库、传统数据库和数据仓库。数据管理实现大数据平台的接入管理、数据清洗、数据统一建模、数据检索、数据服务等功能。数据分析与处理是大数据平台的核心,大数据平台根据具体业务需求能够提供批处理、流处理等功能,同时平台能够提供通用的数据分析算法包或工具,包括数据挖掘、统计分析、机器学习等。平台管控包括资源调度、集群管控、安全管控、用户管理等,实现对平台的监控、调度和管理。

3.2应用框架

结合智能电网的应用需求,在大数据核心平台之上构建各类大数据应用。面向智能电网大数据的应用框架见图4。应用整体框架分数据集成与交互层、大数据核心平台层、应用层。

原标题:孟祥君:智能电网大数据平台及其关键技术研究
投稿与新闻线索:陈女士 微信/手机:13693626116 邮箱:chenchen#bjxmail.com(请将#改成@)

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